基于核向量机的图像检索系统

摘要

随着机器学习的发展，传统的基于相似度匹配的图像检索系统性能已不能满足现在图像检索对于查准率和查全率的要求，且图像检索提取的图像低层特征维数一般较高，不能够满足图像检索系统对检索速度的要求。针对该问题，引入主成分分析方法对低层特征进行降维，并结合核向量机Core Vector Machine(CVM)，提出了一种新的图像检索方法。该方法借助于核向量机能够使图像检索系统取得较高的查准率和查全率。实验表明了上述方法的有效性，证明了本文图像检索系统具有较高的检索性能。